llms.txt – Was steckt dahinter und warum ist es wichtig?

Mit der rasanten Entwicklung von KI-Technologien verändern Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Google Gemini oder Bing Chat grundlegend, wie Nutzer im Web an Informationen gelangen. Diese KI-gestützten Systeme durchforsten Webseiten, um Nutzern schnelle und kontextbezogene Antworten zu liefern. Dabei stossen sie jedoch auf Herausforderungen: Umfangreicher HTML-Code, komplexe Navigation, Skripte und sogar klassische SEO-Mechanismen (wie Sperren via robots.txt) erschweren es den KI-Modellen, die relevanten Inhalte einer Website effizient zu erkennen. Genau hier kommt seit Kurzem die Datei llms.txt ins Spiel, die in SEO-Kreisen als neuer Hot Topic gilt.

In diesem Beitrag erklären wir, was es mit der llms.txt-Datei auf sich hat, wie sie funktioniert und worin sie sich von einer robots.txt unterscheidet. Wir zeigen auf, warum dieses Thema so dynamisch ist – es gibt noch keine endgültigen Standards – und warum es im Zeitalter der LLMs umso wichtiger ist, bei SEO und „GEO“ (Generative Engine Optimization) am Ball zu bleiben.

Was ist llms.txt?

Die llms.txt ist eine einfache Text- bzw. Markdown-Datei, die im Stammverzeichnis deiner Website liegt (ähnlich wie eine robots.txt). Ihr Zweck ist es, KI-Sprachmodellen einen strukturierten Überblick über die wichtigsten Inhalte deiner Website zu geben.

Man kann sich llms.txt als eine Art Sitemap für KI-Assistenten vorstellen – jedoch nicht zum Auflisten aller Seiten für Crawler, sondern um KI-Systemen zu helfen, den Inhalt semantisch zu verstehen und korrekt zusammenzufassen.

Anders als eine normale Sitemap (die primär Suchmaschinen-Crawlern dient) enthält llms.txt eine kuratierte Zusammenfassung deines Angebots in Klartext. Die Datei beschreibt, worum es auf deiner Seite geht und welche zentralen Informationen vorhanden sind, damit ein KI-Modell diese bei Bedarf schnell erfassen kann. Beispielsweise könnte eine llms.txt einer Online-Shop-Website die Hauptproduktkategorien, wichtige Service-Seiten (Versand, Rückgabebedingungen) sowie kurze Beschreibungen der Alleinstellungsmerkmale des Shops enthalten. Ziel ist es, dass ein KI-Modell – etwa ein Chatbot mit Webzugriff – auf einen Blick die Struktur und Inhalte versteht, anstatt mühsam die ganze Webseite parsen zu müssen. Da LLMs nur begrenzte Kontext-Fenster haben und nicht unendlich viel Inhalt gleichzeitig verarbeiten können, bietet die komprimierte llms.txt einen effizienten Weg, das Wesentliche deiner Seite an die KI zu übermitteln.

Wichtig: Die Idee von llms.txt ist noch neu und entwickelt sich stetig weiter. Es handelt sich um einen vorgeschlagenen Standard (seit Ende 2024), der aktuell von der Community erprobt wird. Es gibt keine Garantie, dass jede KI deine llms.txt tatsächlich ausliest oder nutzt – vielmehr ist sie als Signal gedacht, um künftigen KI-Systemen die Arbeit zu erleichtern. So hat z. B. Google bislang keine offizielle Unterstützung für llms.txt angekündigt. Dennoch: Einige Plattformen und CMS ermöglichen bereits das Hochladen einer llms.txt, und erste Tools sowie Diskussionen zeigen, dass dieser Ansatz an Bedeutung gewinnt.

Unterschied zur robots.txt

Auf den ersten Blick erinnert llms.txt vom Ort und Dateiformat an die klassische robots.txt – doch Zweck und Inhalt unterscheiden sich deutlich. Hier die wesentlichen Unterschiede:

• Zielsetzung: Eine robots.txt regelt, welche Bereiche einer Website von Suchmaschinen-Crawlern besucht oder indexiert werden dürfen (klassisches SEO-Ziel). Die llms.txt hingegen richtet sich an KI-Systeme und soll Generative Engine Optimization (GEO) unterstützen – also die optimale Darstellung deines Inhalts in KI-generierten Antworten.
  → Kurz gesagt: robots.txt = Crawl-Steuerung für Suchmaschinen, llms.txt = Inhalts-Aufbereitung für KI.
  
• Zielgruppe: Robots.txt spricht Suchmaschinen-Bots (Googlebot, Bingbot etc.) an, während llms.txt speziell für KI-Modelle und Chatbots gedacht ist. So soll llms.txt z. B. ChatGPT, Bing Chat, Claude oder künftigen KI-Assistenten helfen, deine Website besser zu verstehen.
• Inhalt & Format: Die Syntax einer robots.txt ist sehr schlicht (Allow/Disallow-Regeln in Textform). Eine llms.txt-Datei hingegen setzt auf Markdown-Struktur, die sowohl für Menschen als auch Maschinen leicht lesbar ist. Sie enthält keine Anweisungen zum Crawling, sondern vielmehr eine Übersicht zentraler Inhalte: Überschriften, kurze Beschreibungen und Listen von Links zu wichtigen Seiten oder Dokumentationen. Diese Struktur macht es LLMs leichter, die Infos zu verarbeiten (Markdown ist für sie einfacher zu interpretieren als komplexes HTML).
• Beziehung zu SEO: Robots.txt ist seit jeher ein Bestandteil der Suchmaschinenoptimierung (SEO), um Crawler zu lenken. Die llms.txt steht im Kontext der KI-Optimierung (GEO). Man könnte sagen, llms.txt erweitert SEO um die Dimension der KI-Verständlichkeit. Während eine gute SEO dafür sorgt, dass deine Inhalte in Google & Co. gefunden werden, zielt GEO darauf ab, dass deine Inhalte auch von KI-Systemen verstanden und korrekt wiedergegeben werden. Beide Ansätze können sich ergänzen: Eine llms.txt kollidiert nicht mit der robots.txt, sondern kann diese vielmehr sinnvoll ergänzen, indem sie zusätzlichen Kontext für erlaubte Inhalte liefert.

Wie erstellst du eine llms.txt? – Inhalt und Best Practices

Da llms.txt bislang kein verbindlicher Standard ist, gibt es unterschiedliche Herangehensweisen. Dennoch haben sich bereits einige Best Practices herauskristallisiert:

• Klare Struktur in Markdown: Verwende Überschriften und Listen, um Inhalte übersichtlich zu gliedern. Beginne mit einem # Titel (Name deines Projekts oder Unternehmens) und gib darunter in einem Blockzitat eine kurze Beschreibung mit den wichtigsten Fakten an. Anschliessend folgen weitere Abschnitte (## Überschrift), in denen du Details erläuterst oder Gruppen von Links aufführst.
  
• Wichtige Inhalte priorisieren: Nimm nur wesentliche Informationen auf und verzichte auf unnötigen Ballast. Stell dir die Frage: Was sollte ein KI-Modell unbedingt über meine Website wissen, um Nutzeranfragen korrekt zu beantworten? Genau diese Punkte gehören in die Datei.
• Klare, einfache Sprache: Schreib so, als würdest du einem neuen Teammitglied dein Unternehmen erklären. Marketing-Jargon oder blumige Werbesprüche sind fehl am Platz. Statt „Wir bieten innovative, cutting-edge Lösungen“ lieber konkret erklären, was du anbietest und für wen. Eine llms.txt sollte wie eine gut formulierte Anleitung für einen hilfsbereiten Assistenten klingen.
• Beispiele und konkrete Angaben: Wo möglich, gib Beispiele, Daten oder kurze Fakten an, die deinen Mehrwert belegen. Verlinke auf vertiefende Seiten/Dokumente und füge eine knappe Erläuterung hinzu, was dort zu finden ist. Zum Beispiel:
  - [API-Dokumentation](https://deinedomain.ch/api-docs): Technische Details unserer Schnittstellen
• Technische Hinweise: Halte die Datei klein (unter 100 KB) und im UTF-8-Textformat. Vermeide komplexe Einbettungen, Scripts oder HTML-Code – reintextliche Struktur in Markdown reicht völlig. Optional kannst du einen Abschnitt ## Optional einfügen, in dem weiterführende, aber nicht kritische Infos stehen. Dieser kann von KI-Modellen ignoriert werden, falls die Kontextgrösse knapp ist.
  ‍Wichtig: Widersprich mit deiner llms.txt nicht den Angaben in deiner robots.txt (z. B. keine URLs aufführen, die laut robots gesperrt sind).
• Regelmässig aktualisieren: Deine Website lebt – ebenso sollte die llms.txt immer aktuell gehalten werden. Plane ein, die Datei bei grösseren Änderungen am Inhalt zu überarbeiten, damit KI-Systeme stets frische und korrekte Informationen vorfinden.

Ausblick: SEO und GEO im Wandel

Die Einführung von llms.txt unterstreicht einen grösseren Trend: Die Welt der Suchmaschinenoptimierung befindet sich im Wandel durch KI und generative Suche. Nutzer holen sich vermehrt Antworten von Chatbots oder KI-Suchergebnissen, anstatt klassische Linklisten durchzuklicken. Für dich als Website-Betreiber bedeutet das, neben klassischem SEO nun auch die Auffindbarkeit in KI-Antworten im Blick zu haben – eben Generative Engine Optimization (GEO).

Noch ist llms.txt ein experimentelles Konzept und kein offizieller Rankingfaktor. Nicht jede KI nutzt diese Datei schon, und es gibt derzeit keine allgemeingültige Richtlinie der grossen Suchmaschinen dazu. Trotzdem springen erste Early Adopters auf: Entwickler-Communities diskutieren Best Practices, Content-Management-Systeme wie Drupal bieten Module zur llms.txt-Unterstützung, und Branchenblogs tauschen Erfahrungen aus. Es ist gut möglich, dass llms.txt (oder ein ähnliches Format) in Zukunft an Bedeutung gewinnt – sei es, weil KI-Bots gezielt danach suchen, oder weil neue Tools entstehen, die diese Dateien aggregieren.

Für dich heisst das: dranbleiben! Auch wenn heute noch keine sofortigen Sprünge im Traffic zu erwarten sind, lohnt es sich, die Entwicklung im Auge zu behalten und deine SEO-Strategie frühzeitig anzupassen. Die Erstellung einer llms.txt kann ein sinnvoller Schritt sein, um deine Inhalte KI-freundlicher zu machen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Und selbst wenn sich Standards ändern sollten – der gedankliche Prozess, deine wichtigsten Inhalte klar zu definieren und strukturiert aufzubereiten, wird deiner Gesamtstrategie nicht schaden.

Fazit: Mit Experten die Zukunft meistern

LLMs und generative KI werden die Spielregeln im Online-Marketing weiter verändern. Die llms.txt-Datei ist ein aktuelles Beispiel dafür, wie sich neue Werkzeuge und Standards formieren, um Webseiteninhalte für KI besser nutzbar zu machen. Noch ist vieles im Fluss und es fehlen verbindliche Standards – umso wichtiger ist es, flexibel zu bleiben und neue Trends proaktiv aufzugreifen. Wer sich frühzeitig mit Themen wie llms.txt, GEO und KI-Optimierung beschäftigt, wird langfristig einen Vorsprung haben, wenn es darum geht, in KI-generierten Antworten präsent zu sein.

Eine Zusammenarbeit mit einer erfahrenen SEO-Agentur, die sowohl klassische SEO als auch die neuesten Entwicklungen in GEO im Blick hat, ist hier in jedem Fall von Vorteil. So stellst du sicher, dass deine Website nicht nur für Google & Co. optimal aufgestellt ist, sondern auch für die nächste Generation der Suche – ganz gleich, wohin die Reise der LLMs noch gehen wird.